The boxplot tells us something abou

The boxplot tells us something about the allocation
of OAs to our four clusters. Remember that a boxplot
is a visual tool for summarising ‘spread’ within a
dataset. In this case we can use the Boxplot to
understand how well defined each of our clusters
really are. We can explore how far each OA falls from
the ‘cluster centre’ of their respective cluster.
17. The image on the right1 provides a reminder of how
to interpret a Boxplot. Taking our example above, we
can see that clusters 2 and 4 have much less withincluster
variation than clusters 1 and 3. We find that
cluster 4 has a much more narrow range between the
lower extreme and upper extreme and few outliers. This indicates that the OAs allocated to
cluster 4 predominantly have values (on our range of input variables) that are close to the
cluster centre. This is not the case with cluster 1 where there are a high number of outliers.

Results (Thai) 1:

แผนอย่าง boxplot บอกเราบางสิ่งบางอย่างเกี่ยวกับการปันส่วนการประชุมสุดยอดกับคลัสเตอร์ที่สี่ของเรา จำไว้ว่า มีแผนอย่าง boxplotเป็นเครื่องมือสำหรับถ่ายทอดความหมาย 'แพร่' ภายในเครื่องชุดข้อมูล ในกรณีนี้ เราสามารถใช้แผนอย่าง Boxplot เพื่อเข้าใจอย่างไรกำหนดแต่ละกลุ่มของเราเป็นจริง เราสามารถสำรวจได้ไกลเท่าไรแต่ละ OA ตกจาก'ศูนย์คลัสเตอร์' ของคลัสเตอร์ที่เกี่ยวข้องของพวกเขา17. ภาพบน right1 การให้ของวิธีการตีความแผนอย่าง Boxplot เป็น ใช้ตัวอย่างข้างต้น เราสามารถดูว่า กลุ่ม 2 และ 4 มี withincluster มากน้อยการเปลี่ยนแปลงมากกว่ากลุ่ม 1 และ 3 เราพบว่าคลัสเตอร์ 4 มีช่วงแคบมากขึ้นระหว่างการสุดขีดล่าง และด้านบนสุด และ outliers ไม่กี่ บ่งชี้ว่า การประชุมสุดยอดที่ปันส่วนไปคลัสเตอร์ 4 ส่วนใหญ่มีค่าในช่วงของตัวแปรอินพุต) ที่ปิดเพื่อการศูนย์บริการคลัสเตอร์ ไม่เป็นกรณีนี้กับคลัสเตอร์ที่ 1 มีจำนวนของ outliers สูง

Results (Thai) 2:

Boxplot บอกเราบางอย่างเกี่ยวกับการจัดสรร
ของ OAS สี่กลุ่มของเรา โปรดจำไว้ว่า Boxplot
เป็นเครื่องมือสำหรับการสรุปภาพ 'แพร่กระจาย' ภายใน
ชุด ในกรณีนี้เราสามารถใช้ Boxplot จะ
เข้าใจวิธีการที่ดีที่กำหนดไว้ในแต่ละกลุ่มของเรา
จริงๆ เราสามารถสำรวจไกลแค่ไหนในแต่ละโอตกจาก
ที่ศูนย์กลุ่ม "คลัสเตอร์ของตน.
17 ภาพบน right1 ที่ให้การแจ้งเตือนของวิธีการ
ที่จะตีความ Boxplot โดยเขายกตัวอย่างข้างต้นของเราที่เรา
จะเห็นได้ว่ากลุ่มที่ 2 และ 4 มี withincluster มากน้อย
รูปแบบกว่ากลุ่มที่ 1 และ 3 เราพบว่า
คลัสเตอร์ 4 มีช่วงที่แคบมากขึ้นระหว่าง
ค่าผิดปกติมากและไม่กี่ที่ต่ำกว่ามากและตอนบนของภาค นี้บ่งชี้ว่า OAS จัดสรรให้กับ
กลุ่ม 4 ส่วนใหญ่มีค่า (ในช่วงของตัวแปรของเรา) ที่อยู่ใกล้กับ
ศูนย์คลัสเตอร์ นี้ไม่ได้เป็นกรณีที่มีคลัสเตอร์ 1 ที่มีจำนวนมากผิดปกติ

Results (Thai) 3:

การ boxplot บอกเราบางอย่างเกี่ยวกับการจัดสรรของด้านทั้ง 4 กลุ่ม จำได้ว่า boxplotเป็นเครื่องมือสำหรับย่อภาพ " แพร่ " ภายในชุดข้อมูล . ในกรณีนี้เราสามารถใช้ boxplot เพื่อเข้าใจวิธีการที่ดีที่กำหนดของแต่ละกลุ่มของเราจริง ๆ เราสามารถดูวิธีไกลแต่ละ OA ตกจาก" ศูนย์ " ของกลุ่มคลัสเตอร์ของตน17 . ภาพบน right1 ให้เตือนอย่างไรการตีความ boxplot . ใช้ตัวอย่างข้างต้นของเรา เราจะเห็นได้ว่า กลุ่มที่ 2 และ 4 มีมากน้อย withinclusterการเปลี่ยนแปลงมากกว่ากลุ่มที่ 1 และ 3 เราพบว่ากลุ่มที่ 4 มีขนาดแคบกว่าช่วงระหว่างที่สุดบนและล่างมากและน้อยผิดปกติ . นี้บ่งชี้ว่าด้านการจัดสรรกลุ่มเด่นมี 4 ค่า ( ในช่วงของตัวแปร ) ที่ใกล้เคียงกับศูนย์กลุ่ม กรณีนี้ไม่ได้กับกลุ่ม 1 ซึ่งมีจำนวนสูงของค่าผิดปกติ .